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[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
王立海 杨慧敏
为了实现对木材孔洞缺陷的定量检测,在室内常温下,用RSM-SY5非金属超声波检测仪对50个孔洞缺陷的色木试件进行透射检测.通过对超声检测信号的小波变换特征分析,得到32个从低频到高频的小波包系数,提取其各频带内信号的能量变化量,构造一个32维特征向量,作为BP神经网络的输入参数,最后将这些特征输入神经网络进行训练和识别.结果表明:色木孔洞大小的总识别率达到88%;网络仿真的输出结果和目标输出做线性回归分析,得到的相关系数在0.8~0.9之间,训练结果比较理想.
[期刊] 林业科学
[作者]
王立海 徐华东 邢涛 倪松远
近几十年,木材无损检测一直是中外学者研究的热点,学者也一直不断地探索新的更适合于木材检测的方法(王立海等,2001;戚大伟等,2006;Ross et al.,1994)。近年来,模态分析技术由于其在桥梁损伤、机械故障等领域的成功应用(刘春城等,2009;Cornwell et al.,1999;Ratcliffe,2000),这一技术也逐渐被引入到木材检测领域中。然而,通过试验模态分析技术获取的固有频率等模态参数,其本身并不能直观地对木材缺陷进行定量识别,因此需
[期刊] 林业科学
[作者]
徐华东 王立海 宋世全
采用超声波手段,以椴木圆盘为研究对象,在试样完好和含不同大小孔洞时,测试并提取超声波信号特征值。依据超声波特征值构建训练集和测试集,利用支持向量机对原木孔洞缺陷的大小进行分类辨识,进而提出一种定量判别原木横截面内缺陷点位置的方法,分析并改进该方法存在的不足;在此基础上,实现原木横截面孔洞缺陷二维超声图像构建。结果表明:1)支持向量机用于原木横截面孔洞缺陷直径大小的分类识别是可行的,准确率达到84.78%;2)原木横截面孔洞缺陷二维图像模拟图与实物图重合度高,模拟效果较理想。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
刘龙 付美章 王树才
根据皮蛋蛋壳的声学特性,采用小波变换和BP神经网络相结合的处理方法,对皮蛋进行破损检测。首先对采集到的声音信号进行6层小波分解,计算每层分解信号的小波能量谱,构造小波能量谱分布的特征向量,然后将其作为神经网络的输入向量,基于MATLAB创建了网络结构为6-20-2的BP神经网络。检测结果表明,该方法对好壳皮蛋的识别率为88.5%,对损壳皮蛋的识别率为83.3%。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
曹乐平 温芝元 陈理渊
【目的】研究涟红温州蜜柑pH的机器视觉检测及影响检测精度的因素。【方法】对机器视觉系统采集的柑橘图像进行图像裁切、RGB空间至HSI空间的转换和差值法去图像背景,用色调H和饱和度S为输入,建立小波神经网络柑橘pH预测模型,无损检测柑橘pH。【结果】30个测试样本的检测结果表明,预测偏差最大值为9.95%、偏差最小值为-3.6%、平均偏差为0.8%、标准偏差为2.95%,pH±0.1精度内的正确识别率为80%,pH±0.2精度内的正确识别率为93.33%。【结论】涟红温州蜜柑pH与果皮色泽之间具有相关性,可用机器视觉检测其pH。但进一步提高预测精度,首先须在图像处理环节上去除各种虫斑与病斑的影响...
关键词：
柑橘 pH 小波神经网络 图像处理
[期刊] 林业科学
[作者]
齐巍 王立海
利用榆木标准试件,在实验室内用超声波检测仪器对试件进行缺陷分类检测,检测信号作为原始信息。各类试件的原始信号用小波包分解,计算缺陷试件与完好试件在小波包第5层各结点的信号能量变化值。试验发现:木材缺陷引起能量的变化值主要由木材缺陷的大小或严重程度来决定,亦即木材的缺陷程度越严重,能量的变化幅度就越大;对小波包5层分解后各信号结点的能量变化值进行分析,发现在32个结点中,(5,0)结点在各类缺陷试件中能量值变化最大;使用经小波压缩后的信号作为神经网络的输入,形成应用频带能量变化值和应用(5,0)结点小波包系数的2个不同输入特征的人工神经网络。对比分析2个网络识别木材缺陷类型的能力,(5,0)结点...
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
周恺 张睿哲 叶宽 李鸿达 王哲 黄松岭
接地网对电力系统的可靠运行起到至关重要的作用,然而,接地网的埋地环境使得接地装置易产生缺陷,因此需要及时开展接地网的检测。该文针对电力系统接地扁钢,提出基于线性调频激励和同步压缩小波变换的SH导波检测方法。首先,设计了永磁体阵列SH导波换能器,该换能器结构简洁,适合用于扁钢结构。其次,使用线性调频信号激励换能器,研究了同步压缩小波变换,在时频平面对导波重叠信号进行辨识,有效区分了不同缺陷以及端面。随后,利用有限元仿真和试验,验证所提出信号分析方法,计算得到的距离定位误差均在3%以内,证明了该方法可以对导波走时进行准确提取,对缺陷高精度定位。最后,和短时Fourier变换、Wigner分布的结果进行比较,验证了同步压缩小波变换高时频聚集性的优势。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
魏喜雯 孙丽萍 许述正 杨扬 杜春晓
【目的】研究应力波在原木上传播速度变化情况,建立不同方向角和纵截面夹角的应力波传播速度模型,以期进一步认识应力波在原木不同方向角度纵截面内的传播规律,为树木内部缺陷的二维成像技术提供理论与实验依据。【方法】首先通过理论分析,建立应力波在原木不同方向角度纵截面的传播速度模型;然后以东北地区4种具有代表性的树种为样本,采用Arbotom应力波木材无损检测仪测量应力波在不同方向角、不同截面夹角和不同方向角度纵截面上的传播速度,对健康原木样本的应力波传播速度v (α)与方向角α,应力波传播速度v (β)与截面夹角β,以及应力波传播速度v (α,β)与α和β之间的关系进行回归分析。【结果】在同一纵截面上,应力波传播速度随方向角的增大而增大,水平方向速度最小;在同一方向角度的不同纵截面上,应力波传播速度随截面夹角的增大而减小,径向传播速度最大。健康样本实验数据的拟合结果与理论数学模型非常吻合,决定系数均大于0.87,显著性P都小于0.01,模型都具有较高的拟合优度。针对落叶松原木试样,人工设计了直径为7.5 cm的空洞缺陷,利用相关系数0.97,均方根误差17.81的健康多元回归模型v (α,β)=109.2α~2-182.1β~2+36.78α~2β~2-34.76α~2β~4+1 627进行二维成像。当应力波传播路径位于原木的健康区域时,传播速度随方向角和截面夹角的变化趋势满足该模型;但当应力波经过原木的缺陷区域时,传播速度明显降低,不再符合正常情况下的传播速度模型。基于二维成像结果,图像的拟合度高达92.06%,测量缺陷空洞的误差率为8.63%。【结论】应力波在健康原木不同角度纵截面上传播的多元回归模型对树木内部缺陷检测具有很好的指导作用,利用该模型结合二维成像技术,能准确地检测出原木内部缺陷位置和大小,为三维成像技术提供了理论与实验依据。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
胡雄武 张平松 于仲
为尝试应用直流电法CT技术检测林木内部孔洞的结构特征,以含有明显孔洞的梧桐树为试验对象。针对该孔洞实际分布特征,分别布置1号无孔洞和2～5号有孔洞截面,测试时在每个截面表层布置48个铜电极,利用并行电法仪器采集全场电位,获得34592电场射线数,将射线数据绑定发射接收电极坐标,进行电阻率反演,进一步获得测试断面电阻率分布图。结果表明:孔洞区域电阻率值比正常树干电阻率值大2倍,反演图像清晰,孔洞大小、形态响应特征显著。因此,直流电CT技术可以作为检测林木内部孔洞结构特征的一种有效方法。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
蒋慧灵 白嘎力 周郑 邓青 腾杰 张越 周亮 周正青
串联故障电弧因多样性、相似性和隐蔽性而难以被检测,容易引发故障电弧保护装置误报和漏报。采用一维空洞卷积神经网络(one-dimensional dilated convolutional neural network, 1D-DCNN)提取以高采样率采集的故障电弧电流特征,引入扩展型指数线性单元(scaled exponential linear unit, Se LU)激活函数和残差连接解决梯度消失和网络退化问题,并结合平均集成学习和Softmax多分类器建立故障电弧检测模型。实验结果表明:所提方法对单负载和混合负载故障电弧的检测准确率达99.67%,相应负载识别准确率达99.95%,总体预测结果准确率达99.62%,优于传统卷积神经网络(convolutional neural network, CNN),满足故障电弧检测要求,有助于串联故障电弧检测和负载识别。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
李博 张洪刚
为了保证路面质量和行人与驾驶员的安全,提出了一种利用传感器时序多变量信号数据进行路面异常检测的算法.针对行驶过程中需要结合多种传感器信号在不同尺度对路面特征进行分析的问题,提出结合小波卷积网络和多通道网络技术,实现路面异常检测.首先,在多级小波变换间加入卷积神经元网络,从多个尺度分析单个传感器信号的局部连续性;然后,构建多通道神经网络,将多个传感器信号分别作为不同通道的输入,计算多个信号相结合的特征向量;最后,使用多层感知机根据多通道小波网络的输出实现路面异常检测.实验结果表明,该检测算法相对于传统的时间序列分类方法,同时考虑了多尺度分析、信号局部连续性和多变量信号的结合,在分析多变量时序信号数据时,具有更低的误检率和漏检率,更高的F1值.
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘雨华,叶小岭,周媛
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
陈勇平 郭文静 唐启恒
【目的】开展木材内部孔洞的雷达检测研究，探讨该检测手段下孔洞成像的准度和精度，实现木材内部孔洞的雷达快速识别和定量表征。【方法】以古建筑木结构常用的马尾松Pinus massoniana木材和杉木Cunninghamia lanceolata木材为研究对象，采取人工模拟的方法在木段端部制作异型孔洞，并利用雷达扫描仪对带孔木段进行检测，比较分析直观成像技术与希尔伯特积算法、单路径数据提取合成以及成像轮廓多参数校正等处理方法之间的差异，提出基于雷达检测的木材内部孔洞面积测算与可行的修正方法。【结果】利用雷达无损检测技术可以对马尾松和杉木木材内部孔洞的存在进行快速识别，但其直观成像技术在定量评估方面误差较大，需进行相关的数据处理和修正；未经修正的雷达图像其预估孔洞面积小于实际孔洞面积，通过希尔伯特积算法演算或介电常数修正的雷达图像其预估孔洞面积与实际孔洞面积仍存在一定的误差；木材边缘与孔洞边缘的距离应按s_(3c)=(s_r-a)k_1k_2进行修正，即实际应用中根据树种和含水率所得到的介电常数仅为多参数校正中的一个因素；无论是否进行数据处理和修正，雷达检测难以准确识别孔洞的具体形状，应开展进一步研究。【结论】该雷达检测及修正方法应用于木材内部孔洞探测，综合树种和含水率数值，可确保孔洞面积识别误差小于30%。
[期刊] 浙江林学院学报
[作者]
尹建新 楼雄伟 黄美丽
提出了一种基于灰度直方图检测木板材表面缺陷的方法。对图像以4×4像素块作25级灰度直方图分析,根据灰度直方图统计中是否有颜色突变来判别木板材是否存在缺陷。缺陷图片在直方图中表现出双峰特征,利用次波峰确定缺陷部位,但判别时应排除杂色与纹理因素的干扰。比较次波峰与主波峰的值来消除木材杂色所产生的影响,即当差值大于1/10时,次波峰代表缺陷颜色。与此同时,借助于直方图修正排除纹理因素造成的干扰。该方法能有效地识别缺陷图像与正常图像。
关键词：
林业工程 灰度直方图 表面缺陷 木材检测
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